Littérature scientifique sur le sujet « Deep learning, computer vision, safety, road scene understanding »
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Articles de revues sur le sujet "Deep learning, computer vision, safety, road scene understanding"
Trabelsi, Rim, Redouane Khemmar, Benoit Decoux, Jean-Yves Ertaud et Rémi Butteau. « Recent Advances in Vision-Based On-Road Behaviors Understanding : A Critical Survey ». Sensors 22, no 7 (30 mars 2022) : 2654. http://dx.doi.org/10.3390/s22072654.
Texte intégralSamo, Madiha, Jimiama Mosima Mafeni Mase et Grazziela Figueredo. « Deep Learning with Attention Mechanisms for Road Weather Detection ». Sensors 23, no 2 (10 janvier 2023) : 798. http://dx.doi.org/10.3390/s23020798.
Texte intégralPavel, Monirul Islam, Siok Yee Tan et Azizi Abdullah. « Vision-Based Autonomous Vehicle Systems Based on Deep Learning : A Systematic Literature Review ». Applied Sciences 12, no 14 (6 juillet 2022) : 6831. http://dx.doi.org/10.3390/app12146831.
Texte intégralMohamed, Mohamed Gomaa, et Nicolas Saunier. « Behavior Analysis Using a Multilevel Motion Pattern Learning Framework ». Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board 2528, no 1 (janvier 2015) : 116–27. http://dx.doi.org/10.3141/2528-13.
Texte intégralKherraki, Amine, Shahzaib Saqib Warraich, Muaz Maqbool et Rajae El Ouazzani. « Residual balanced attention network for real-time traffic scene semantic segmentation ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 13, no 3 (1 juin 2023) : 3281. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v13i3.pp3281-3289.
Texte intégralMauri, Antoine, Redouane Khemmar, Benoit Decoux, Madjid Haddad et Rémi Boutteau. « Real-Time 3D Multi-Object Detection and Localization Based on Deep Learning for Road and Railway Smart Mobility ». Journal of Imaging 7, no 8 (12 août 2021) : 145. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging7080145.
Texte intégralLee, Dong-Gyu. « Fast Drivable Areas Estimation with Multi-Task Learning for Real-Time Autonomous Driving Assistant ». Applied Sciences 11, no 22 (13 novembre 2021) : 10713. http://dx.doi.org/10.3390/app112210713.
Texte intégralGarg, Prateek, Anirudh Srinivasan Chakravarthy, Murari Mandal, Pratik Narang, Vinay Chamola et Mohsen Guizani. « ISDNet : AI-enabled Instance Segmentation of Aerial Scenes for Smart Cities ». ACM Transactions on Internet Technology 21, no 3 (31 août 2021) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1145/3418205.
Texte intégralIbrahim, Mohamed, James Haworth et Tao Cheng. « WeatherNet : Recognising Weather and Visual Conditions from Street-Level Images Using Deep Residual Learning ». ISPRS International Journal of Geo-Information 8, no 12 (30 novembre 2019) : 549. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi8120549.
Texte intégralGite, Shilpa, Ketan Kotecha et Gheorghita Ghinea. « Context–aware assistive driving : an overview of techniques for mitigating the risks of driver in real-time driving environment ». International Journal of Pervasive Computing and Communications ahead-of-print, ahead-of-print (16 août 2021). http://dx.doi.org/10.1108/ijpcc-11-2020-0192.
Texte intégralThèses sur le sujet "Deep learning, computer vision, safety, road scene understanding"
Schoen, Fabio. « Deep learning methods for safety-critical driving events analysis ». Doctoral thesis, 2022. http://hdl.handle.net/2158/1260238.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Deep learning, computer vision, safety, road scene understanding"
Manfio Barbosa, Felipe, et Fernando Santos Osório. « 3D Perception for Autonomous Mobile Robots Navigation Using Deep Learning for Safe Zones Detection : A Comparative Study ». Dans Computer on the Beach. São José : Universidade do Vale do Itajaí, 2021. http://dx.doi.org/10.14210/cotb.v12.p072-079.
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